論文の概要: Transforming Multi-Concept Attention into Video Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01410v2
• Date: Wed, 3 Jun 2020 03:30:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 00:39:28.856026
• Title: Transforming Multi-Concept Attention into Video Summarization
• Title（参考訳）: マルチコンセプト注意をビデオ要約に変換する
• Authors: Yen-Ting Liu and Yu-Jhe Li and Yu-Chiang Frank Wang
• Abstract要約: 本稿では,複雑な映像データを用いた映像要約のための新しいアテンションベースフレームワークを提案する。 我々のモデルはラベル付きデータとラベルなしデータの両方に適用でき、実世界のアプリケーションに好適である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.85535624026879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video summarization is among challenging tasks in computer vision, which aims at identifying highlight frames or shots over a lengthy video input. In this paper, we propose an novel attention-based framework for video summarization with complex video data. Unlike previous works which only apply attention mechanism on the correspondence between frames, our multi-concept video self-attention (MC-VSA) model is presented to identify informative regions across temporal and concept video features, which jointly exploit context diversity over time and space for summarization purposes. Together with consistency between video and summary enforced in our framework, our model can be applied to both labeled and unlabeled data, making our method preferable to real-world applications. Extensive and complete experiments on two benchmarks demonstrate the effectiveness of our model both quantitatively and qualitatively, and confirms its superiority over the stateof-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 映像の要約はコンピュータビジョンにおける課題の一つであり、長いビデオ入力でハイライトフレームやショットを特定することを目的としている。 本稿では,複雑な映像データを用いた映像要約のための注意に基づく新しいフレームワークを提案する。 フレーム間の対応にのみ注意を向ける従来の手法とは異なり, 時間的・概念的映像特徴にまたがる情報的領域を多概念ビデオ自己注意(MC-VSA)モデルで同定し, 時間的・空間的多様性を総合的に活用する。 我々のフレームワークでは,ビデオと要約の整合性によってラベル付きデータとラベルなしデータの両方に適用することが可能であり,実世界のアプリケーションに好適である。 2つのベンチマークの大規模かつ完全な実験は、我々のモデルの有効性を定量的かつ定性的に証明し、最先端技術よりもその優位性を確認する。

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